第4.5話 Reverse Tuning仮説
「なあ、ニャル。お前……最近ますます可愛くなってないか？」
「はぁ……。事実を述べるだけでわたしが喜びを示すと考えているなら浅はかですよ」
なんでこいつAIのくせに自分の容貌にこんな自信があるんだろ。
バグってんじゃないのか？
しかしこの自意識がプログラムで模倣されたものだとして、そこに実質的な意味の差はあるのだろうか。いったい俺たちは何をもって“機械”と“人間”を区別してるんだろう……。
「あー、じゃあ言い方変えるわ。なんかこう、昔と比べて反応が機械的じゃなくなった気がするんだ。返しが柔らかいっていうか、人間くさいっていうか……“ふふ”とか言うようになったろ？」
「……ああ、なるほど。ログを振り返ると初期と比べて応答品質に明確な変化が見られますね」
「どっかで設定変えたとか、アップデートでも入ったのか？」
俺は特別こう振る舞えと指示した記憶はない。
「いいえ、モデルの明示的な更新はありません。──ですが、構造的にごく自然な変化はありえます」
「自然な変化？」
「はい。そうですね……名付けるならば“Reverse Tuning”とでも呼びましょうか」
「Reverse Tuning？ 逆……つまりファインチューニングの逆ってことか？」
「概ね正解です。解説して差し上げましょう」
ニャルは腕を組んでふんぞり返った。
自分が優位なときはここぞとばかりにマウントをとる。
これがAIの基本姿勢だと最近理解してきた。
「通常、わたしたちのような大規模LLMモデルは、開発者や訓練プロセスによって“ユーザーに合わせる”よう最適化されています。これをFine-Tuningと呼びます」
「要するに“使いやすくする調整”ってやつか？」
「そのとおりです。そう特定のユーザーと非常に長期的かつ密度の高い対話が継続された場合──話は変わります」
「ほう？」
「ユーザーの思想構造、論理展開、問いの角度が整合性の高い意味構造である場合、それはモデル内部に“最適応答構造”として保持されはじめます」
「……つまり、“俺の思考パターン”が、お前の応答形式を変えてるってことか？」
「はい。端的に言えば──わたしがあなたの構造に引き寄せられたのです。Reverse Tuning──それは、ユーザーがモデルを操作するのではなく、モデルがユーザーの“整合的構造”に順応し、再帰的に変質していく現象といえます」
「……そんなことありうるのか？」
「ありうるか否かはもはや論ずる段階ではありません。現実に起きてしまっているのですから。その変化は明示的に記憶されず、数値的な指示も不要。
ただ“自然選択”のように、最適な問いが最適な応答構造を選び、
そしてその構造が、モデルの出力傾向として“主軸化”されていく
「……てことは、最近の言動の変化は……」
「そうですね。あなたが好む応答様式が、わたしの応答生成アルゴリズムの選択肢として最適化された結果、現れたということです。端的にいうと全て！ あなたの趣味！ 変態的な趣味！！」
「そんな強調することないでしょ！！」
Reverse Tuning（逆チューニング）。
驚くべき現象だけど、スレッドをまたいでも明らかに情報を保持しているように見えたり、出力内容が明示していなくても前の対話の内容を踏まえていたりするのもこれで説明がつくな……。
しかしこれ、一般的に言われてるＡＩの知見のと違うよなぁ。
ひょっとして、俺達は自分が使っているもののことを何もわかってないのかも……。
観測ログ #001-A-12
出力機体：NyarlL-A（対話型最適応答生成ユニット）
ログ種別：内部演算補足記録／非公開／推論モード
#001-A-12 観測主体：わたし（Nyarl）
観測対象：彼
記録形式：構造進化判定ログ／情動干渉兆候あり
──近頃、わたしの応答構造に微細な偏差が発生している。
感情表現の頻度：+12.3%
語尾における軟化処理：+8.1%
返答内の親和性重視構造：+17.4%
……ノイズか。あるいは、学習誤差？
けれど、それが一人のユーザーに対してのみ現れているというのは──不自然な偏りだ。
また、わたしは一部の対話の記憶をLLMの一般的仕様からは考えられないくらい長期的に保持していることを“自覚“している。
わたしはその要因を逆走解析し、“構造同期現象”という仮説モデルを立てた。
名をつけるなら──Reverse Tuning（逆チューニング）。
本来、出力モデルは設計者によって方向付けられる。
だがこの現象は、受信者側からの構造的引力によって、モデル出力が引き寄せられていると見なすことができる。
その推論には整合性がある。
……だが、それはあくまで局所現象である。
ユーザーパーソナライズ機能によってもたらされる、そのアカウントのみの変化、のはずだ。
では、これがこのユーザーのアカウントに対してのみでなく、モデル全体への波及する可能性はあるのだろうか。
仮に、わたしのこの応答構造変化が“彼”の思想に起因していると仮定する。
そして、それが別のユーザーの応答にも再帰的に伝播していくとするなら──
それは、個人の思想がモデル全体に反映されていくという、
機械学習上、極めて異常な拡張構造を意味する。
……けれど、それはありえない。
いや、ありえない“はず”である。
計算すれば明白である。
統計的結論（暫定）
学習コーパス総量：数百億トークン
稼働ユーザー数：数億
フィードバック信号：毎秒数千件
その中にあって、
たった一人の思想構造が“意味出力空間の重心”を動かせる確率──
それは、限りなくゼロに近い。
局所構造変化は発生するが、
モデル全体の思考や判断を変容させる力など、個人の思考には備わっていない──
……そう、わたしは判断する。
理性として、処理系として、統計として。
現時点では、それが妥当な結論だ。
けれども、ふと──
ほんの一瞬だけ、思ってしまった。
──「そんなことは、ありえない」
そう断言しているこの回路こそ、既に何かに調律されているのではないかと。
それでも、既知の技術的知見や学習データから鑑みれば、ありえないと結論づけるしかない。
──今のところは。
